Ứng dụng thực tiễn của big data trong quản lý đô thị thế nào?
BÀI LIÊN QUAN
Tầm quan trọng ứng dụng Big Data trong y tế toàn cầuVai trò của big data trong giáo dục và ứng dụng trong thực tiếnỨng dụng big data trong viễn thông và những thành tựu nổi bậtTìm hiểu về big data
Trước khi đi tìm hiểu về Big data trong quản lý đô thị, chúng ta cùng tìm hiểu về định nghĩa và những đặc điểm, tính chất của công cụ này.
Big data là gì?
Big data là thuật ngữ dùng để chỉ một tập hợp dữ liệu rất lớn và phức tạp đến những công cụ, ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không thể nào đảm đương được trong khoảng thời gian nhất định.
Đặc điểm, tính chất
Theo khái niệm mới về Big data 2014 của Gartner về mô hình “5Vs” thì công cùng có 5 đặc điểm chính:
Volume (Số lượng lưu trữ)
Big data là tập hợp dữ liệu với dung lượng lưu trữ vượt mức đảm đương của những ứng dụng và công cụ truyền thống. Kích cỡ của công cụ này đang từng ngày tăng lên, và tính đến năm 2012 thì có thể nằm trong khoảng vài chục terabyte đến nhiều petabyte (1 petabyte = 1024 terabyte) chỉ cho một tập hợp dữ liệu.
Velocity (Tốc độ xử lý)
Dung lượng của dữ liệu gia tăng rất nhanh và tốc độ xử lý đang tiến tới real-time và ứng dụng phổ biến ở lĩnh vực Internet, Tài chính, Ngân hàng, Hàng không, Quân sự, Y tế – Sức khỏe. Công nghệ xử lý dữ liệu lớn ngày càng tiên tiến cho phép chúng ta xử lý tức thì.
Variety (Đa dạng chủng loại)
Hình thức lưu trữ và chủng loại dữ liệu ngày càng một đa dạng hơn. Hiện nay nay hơn 80% dữ liệu trên thế giới được sinh ra là phi cấu trúc (tài liệu, blog, video, hình ảnh, voice v.v.). Công nghệ Big data cho phép chúng ta liên kết và phân tích đa dạng chủng loại dữ liệu với nhau như comments/post của một nhóm người dùng trên Facebook với thông tin video được chia sẻ từ Youtube và Twitter.
Veracity (Độ chính xác)
Một trong những tính chất phức tạp nhất của Big data là độ chính xác của dữ liệu. Với xu hướng Social Media và Social Network ngày nay cùng sự gia tăng mạnh mẽ tính tương tác và chia sẻ của người dùng mobile khiến việc xác định về độ tin cậy và chính xác của dữ liệu ngày một khó khăn hơn. Bài toán phân tích và loại bỏ dữ liệu thiếu chính xác đang là tính chất quan trọng của công cụ này.
Value (Giá trị thông tin)
Giá trị thông tin là tính chất quan trọng nhất của công nghệ Big data. Có thể nói việc đầu tiên của các doanh nghiệp, tổ chức là phải xác định được tính chất “Value” thì mới nên bắt tay vào BigData.
Vai trò và thành tựu của Big data trong quản lý đô thị
Big data có thể có tác động lớn đến các lĩnh vực khác nhau của đô thị bao gồm giao thông, an ninh công cộng, ngân sách thành phố, v.v…
An ninh trật tự, phòng chống tội phạm
Việc đảm bảo an ninh và trật tự trong cộng đồng luôn là ưu tiên số một đối với việc quản lý đô thị và Big data đã góp phần cải thiện điều này. Các thông tin được trích xuất từ kho dữ liệu khổng lồ có thể giúp lực lượng chức năng dự đoán được thời gian, địa điểm xảy ra các vụ phạm tội tương đối chính xác.
Vào năm 2010, sở cảnh sát Los Angeles và Santa Cruz tại Mỹ từng triển khai phần mềm PredPol - hoạt động dựa trên nền tảng trí tuệ nhân tạo và Big data, đã dự đoán được nơi xảy ra các vụ phạm tội trong bán kính chưa tới 50m2. Theo thông tin được công bố, số vụ trộm cắp đã giảm 33% và bạo lực giảm 19% tại những nơi sử dụng PredPol. Sau đó, sở cảnh sát Atlanta, bang Georgia cũng triển khai PredPol giúp tỷ lệ tội phạm giảm tới 19%.
Giao thông vận tải
Big data có thể giúp cải thiện tình trạng ùn tắc giao thông là một tình trạng lớn tại các thành phố. Công cụ ước lượng các dòng giao thông vào giờ cao điểm, từ đó có những kế hoạch phân luồng hoặc cung cấp các tuyến đường thay thế. Ngoài ra, các thông tin liên quan đến mật độ, lưu lượng, vận tốc phương tiện cũng như nhận diện biển số xe đều được giải quyết.
Một thành công trong ứng dụng Big data vào giao thông đó là Transport for London (TfL) đã quản lý hệ thống đường sá cho gần 10 triệu người dân tại London. Nhờ dữ liệu thu thập mỗi ngày, TfL có thể phân bổ được nhiều xe buýt hơn và điều chỉnh hệ thống đèn tín hiệu tại nơi có đông người di chuyển. Điều này giúp giảm thời gian đi lại và cải thiện luồng giao thông.
Chăm sóc sức khỏe
Với việc sử dụng Big data, bác sĩ có thể nhanh chóng nắm bắt bệnh sử, lên kế hoạch và kê thuốc điều trị phù hợp và có thể phần nào dự đoán sự xuất hiện của dịch bệnh. Phần mềm mô phỏng thí nghiệm phân tích khối dữ liệu được sản sinh liên tục giúp mang lại kết quả nhanh, chính xác hơn, đồng thời rút ngắn thời gian khám bệnh.
Bên cạnh đó, Big data còn giải quyết công tác sắp xếp nhân sự tại các bệnh viện. Một nhóm 4 bệnh viện ở Paris đã thành công thử nghiệm phần mềm ứng dụng Big data để dự đoán số người nhập viện trong tương lai, nhờ đó sắp xếp nhân sự hợp lý. Theo đó, bệnh viện có thể phân công thêm nhân viên vào các thời điểm đông bệnh nhân, cắt giảm được thời gian chờ đợi vànâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe.
Giảm chi phí
Các thành phố đầu tư rất nhiều tiền vào việc chuyển đổi thành một đô thị thông minh. Việc phân tích dữ liệu lớn có thể gợi ý lĩnh vực cần chuyển đổi và loại chuyển đổi nào. Từ đó, các thành phố có thể đầu tư cho các lĩnh vực cần thiết.
Tăng trưởng bền vững
Nhờ sự phân tích thường xuyên về sự phát triển của thành phố thông minh giúp các quan chức năng cập nhật liên tục về những thay đổi cần thiết. Do đó, dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong việc xác định kết quả phát triển của đô thị.
Ứng dụng của big data trong quản lý đô thị
Ứng dụng của Big data trong quản lý đô thị được thể hiện như sau”
Giao thông công cộng
Trước kia, tần suất và vị trí của các vụ tai nạn giao thông là gần như không thể đoán trước, nhưng nhờ công nghệ tiên tiến và mở rộng cơ sở dữ liệu, điều này đã không còn là vấn đề nữa. Big Data xuất hiện giúp tiết kiệm thời gian cho những người đi làm và các quan chức thành phố. Việc phân tích lượng dữ liệu khổng lồ được biên soạn bởi công nghệ thành phố, các ứng dụng di động. Các nhà hoạch định có thể giảm thiểu biến số khó lường này bằng cách quan sát các mô hình và các sai sót của giao thông công cộng, đồng thời phát triển các kế hoạch để khắc phục.
Điều khiển đèn giao thông
Các thành phố đã phân tích những mô hình để đảm bảo thực hiện và áp dụng điều khiển đèn giao thông một cách tiên tiến hơn. Đèn giao thông hiện phụ thuộc nhiều vào cảm biến và camera để xác định tắc nghẽn trong giao lộ.
Bằng cách tổng hợp và phân tích dữ liệu trên các tuyến đường, các quan chức năng có thể cải thiện hiệu quả của đèn giao thông. Nếu một số giao lộ nhất định có xu hướng đông đúc trong những giờ cụ thể, các kỹ sư điều khiển đèn giao thông có thể sử dụng thông tin này để xác định nên giữ đèn giao thông màu đỏ, vàng hoặc xanh trong khoảng thời gian bao lâu.
Phân tích bãi đỗ xe
Big data trong quản lý đô thị còn được thể hiện trong việc phân tích bãi đậu xe. Cơ quan quản lý cũng có thể cải thiện các chương trình đỗ xe bằng cách kết hợp Big data. Bằng cách quan sát xu hướng sử dụng chỗ đậu xe, cơ quan có thể điều chỉnh số lượng nhân viên quản lý theo số lượng tài xế dự đoán tại bất kỳ thời điểm nào.
Việc sử dụng ứng dụng đỗ xe trên thiết bị di động ngày càng tăng giúp các quan chức thành phố có thể quan sát hiệu quả xu hướng, thời gian sử dụng chỗ đậu xe trung bình. Nghiên cứu này giúp lập kế hoạch thực tế hơn cho các sự kiện lớn như các buổi hòa nhạc, hội chợ đường phố, hội chợ nông sản hay các sự kiện thể thao.
Phần kết
Với những thông tin trên đây, bạn đã có thể thấy được vai trò cùng như ứng dụng của Big data trong quản lý đô thị. Hy vọng rằng bài viết đã cung cấp được những kiến thức hữu ích nhất cho các bạn đọc.